Belirleme Katsayısı (R²)

Regresyon modelinizin uyum iyiliğini ölçün.

Veri Noktaları

Gerçek Gözlem Seti (y)

Tahmin Edilen/Model Grubu (ŷ)

Veri kümeleri eşit uzunlukta olmalı ve en az 2 nokta içermelidir.

Uyum İyiliği

Katsayı (R²)0.9950Güçlü Korelasyon

Açıklanan Varyans99.5%Accounted for by model

Artık Hata0.5%Unexplained variance

Veri Noktaları (n)5

Residual Stat5.00Sum of Squares Residual

Overview

R² ile gösterilen belirleme katsayısı, bir bağımlı değişkenin varyansının bağımsız bir değişken veya bir regresyon modelindeki değişkenler tarafından açıklanan oranını temsil eden istatistiksel bir ölçüdür. Doğrusal regresyonlarda uyumun iyiliğini ölçmek için en yaygın ölçümdür.

💡

Pro Tips

R² yalnızca doğrusal ilişkileri ölçer. Verileriniz mükemmel bir kavisli ilişkiye sahip olabilir ve yine de R² değeri 0 olabilir.
Model performansını tam olarak anlamak için her zaman hem R²'ye hem de kalan grafiklere bakın.
Fark (1 - R²), modelin yakalayamadığı artık hatayı veya varyansı temsil eder.

Fun Facts

"0,85'lik bir R², gerçek verilerdeki hareketin %85'inin modeliniz tarafından açıklandığı anlamına gelir."
"Negatif bir R² aslında modelinizin her seferinde ortalama değeri tahmin etmekten daha kötü olduğu anlamına gelir."
"Şüphe uyandıracak kadar yüksek R² değerleri (0,99'un üzerinde) genellikle makine öğreniminde veri sızıntısını veya aşırı uyumu gösterir."

Formula: R² = 1 - (SSres / SStot)

Used with this

Similar tools that might be useful

A/B Testi Hesaplayıcı

Test sonuçlarınızın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirleyin.

Mutlak ve Göreli Belirsizlik

Mutlak (± birim) ve Bağıl (%) belirsizlik arasında dönüştürme.

Düzeltilmiş R-Kare

Tahmincilerin sayısını hesaba katarak model uyumunu değerlendirin.